SEED-IV数据集t-sne特征可视化代码

SEED-IV是一个多模态自然语言处理的数据集，主要用于研究文本和图像之间的关联。t-SNE（T-distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种常用的降维技术，常用于可视化高维数据，以便更好地理解和探索数据分布。

在Python中，使用seaborn库做t-SNE特征可视化的基本步骤通常包括以下几步：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.manifold import TSNE
from PIL import Image
import numpy as np

# 假设data是包含图像特征和文本嵌入的数组
image_features = data['image_features']
text_embeddings = data['text_embeddings']

# 将文本和图像特征合并到一起
all_features = np.concatenate([image_features, text_embeddings], axis=1)

# 进行t-SNE转换
tsne = TSNE(n_components=2) # 设置维度为2D
transformed_data = tsne.fit_transform(all_features)

# 创建一个新的DataFrame保存转换后的坐标
df = pd.DataFrame(transformed_data, columns=['x', 'y'])
df['text'] = data['texts'] # 假设'texts'列包含了原始的文本标签

# 使用seaborn进行t-SNE绘图
plt.figure(figsize=(10, 10))
sns.scatterplot(data=df, x='x', y='y', hue='text')
plt.title('SEED-IV数据集t-SNE特征可视化')
plt.show()

在这个例子中，`hue='text'`表示颜色编码将根据文本标签进行区分。记得替换`data['image_features']`和`data['text_embeddings']`为实际数据集的相应特征。运行这个代码后，你会看到一个二维空间中每个样本点的位置，通过颜色可以区分不同的文本类别。